Model
Şimdi modelini kuruyorsun. Arkadaşlarının Lasso diye bildiği cezalandırılmış bir lojistik regresyon seçtiğin için, en iyi ceza (penalty) değerini bulman ve bunu bir arama algoritmasıyla yapman gerekiyor.
Modellemeden önce özelliklerini oluşturmak için hazırladığın recipe zaten yüklü.
Bu egzersiz
R'da Feature Engineering
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Penalty'yi ayarlama (tuning) için hazırla.
- Modelini ve recipe'ini bir workflow içinde birleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Set up the penalty for tuning
lr_model <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
set_args(mixture = 1, penalty = ___)
lr_penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)),levels = 30)
# Bundle your model and recipe in a workflow
lr_workflow <- workflow() %>%
___(lr_model) %>%
___(___)
lr_workflow